是否有一些有效的方法来找到行满足的条件，这些条件引用了下几行中的值？

Question

我想寻找在数据帧中找到满足某些条件的行的有效方法。 数据帧有n行3列。值为-1或0或1。
我想找到满足两个条件的行。你知道吗

1. 条件：行的值（row0）！=-1
2. 条件：由下3行生成的数组的对角线（行1，行2，行3）=1。你知道吗

我使用loop方法遍历所有行并找到符合条件的行。但是，这并不是一个有效的方法，尤其是当有一个大的数据帧，这一步只是第一步。你知道吗

# Given a dataframe (n*3) 

randNum=random.choices(range(-1,2),k=333) # k=3*int
frame=pd.DataFrame(np.array(randNum).reshape(-1,3))

# its values = -1,0,1, like this:
# In [126]:frame
# Out[126]:
#     0  1  2
# 0    1  0  0
# 1    1 -1  1
# 2    1  1  1
# 3   -1 -1  1
# 4   -1  0 -1
# 5    1  1 -1
# ...
# 105 -1 -1 -1
# 106 -1 -1  0
# 107 -1 -1  0
# 108  0 -1  1
# 109 -1  0  1
# 110  1  0  1
#  I want find the row(s) that all of the values of
#  columns('0','1','2')!=-1, and while the value of 
#  the diagonal of next three rows =1, like this:
#       0  1  2
# row0  v1 v2 v3     # v1!=v2!=v3!=-1, it may be 1 or 0.
# row1   1  v  v
# row2   v  1  v          # v =-1 or 0 or 1
# row3   v  v  1
# the diagonal of rows (row1,row2,row3)=1

我想在数据帧中找到行0。它可以用循环法来解决，但是否存在一个有效的解决方案？谢谢！你知道吗

Answer 1

randNum=random.choices(range(-1,2),k=333) # k=3*int
df=pd.DataFrame(np.array(randNum).reshape(-1,3))

# `D2` represents the second diagonal (init to -100 to handle last two rows)
# `D3` represents the third diagonal (init to -100 to handle last two rows)
df['D2'] = df['D3'] = -100
df['D2'][0:-1] = df[1][1:]
df['D3'][0:-2] = df[2][2:]
df[(df[0] != -1) & (df[1]!= -1) & (df[2] != -1) & (df[0] + df['D2'] + df['D3'] == 3)]

逻辑：

1. 对于任何一行，第二个对角线值总是在第1列（D2）中
2. 对于任何一行，第三个对角线值总是在第2列（D3）中
3. 现在可以归结为检查[0] + [D2] + [D3] == 3